組織行動科学(R)を提供するリクエスト株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：甲畑智康）は、AI時代に企業競争力を左右する「判断できる人材」を増やす取り組みとして、「判断経験設計プロジェクトベースドラーニング」の提供を開始しました。
本プログラムは、顧客接点やストック改修など、変革が求められる領域を担うリーダーが、実務の中に判断経験を意図的に設計し、実践と振り返りを通じてメンバーの判断力を育てる実践型プログラムです。実際の仕事の中に判断経験を組み込み、組織全体の判断処理能力を高めることを目的としています。
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AI時代に企業で生まれている問い
生成AIの急速な普及により、企業では次の問いが繰り返し議論されています。「これから人間の仕事は何になるのか」
AIは多くの業務を担えるようになりました。
しかし企業の仕事の中には、AIでも、前例でも、マニュアルでも対応できない領域が残っています。
AIは現在、
- 文章作成
- 資料作成
- 情報整理
- 分析
- 問い合わせ対応
など、多くの業務を担えるようになりました。
AIの普及によって、知識として教えることができる仕事は急速に自動化されつつあります。一方で企業では、業務効率化や標準化が進み、仕事の中から判断経験が減少しています。
その結果、AI時代に最も重要になるはずの「判断できる人材」が育ちにくい構造が生まれています。
企業の82％で判断経験が減少
33.8万人・980社の分析から、次の事実が明らかになりました。企業の82％で、仕事の中の判断経験が減少しています。
※ 詳細は以下を参照ください。
調査レポート公開：企業の82％で、AI時代に必須の「判断経験」が減少。33.8万人・980社の分析から、AI時代の人材育成課題を公開（組織行動科学(R)）
その背景には、企業の仕事の構造変化があります。近年、多くの企業で次の取り組みが進みました。
- 業務の標準化
- マニュアル化
- IT化
- 働き方改革による効率化
これらは企業にとって必要な取り組みでした。
しかしその結果、仕事は、「状況ごとに考える仕事 から 前例を適用する仕事」へと変化しました。
つまり現在、多くの企業では、「仕事の中から判断が減っている」という状況が生まれています。
判断は教えることができる知識ではない
企業の教育の多くは、知識教育です。例えば- 商品知識
- プレゼン
- システム操作
- 業務手順
これらは、「知識 → 説明 → 再現」という形で伝えることができます。
しかし判断はこれとは本質的に異なります。
判断とは、
- 何を優先するのか？
- どのリスクを取るのか？
- どの価値を重視するのか？
- どのタイミングで決めるのか？
を状況ごとに決める行為です。
つまり、
唯一の正解が存在しません。
そのため判断は、
知識として教えることができない能力なのです。
判断は経験によってのみ形成される
判断では、- 顧客価値
- コスト
- リスク
- 組織事情
- 将来への影響
など複数の要素を同時に考えます。
どれを優先するかは、知識では決まりません。
それは、経験によって形成される感覚だからです。
判断力は次のプロセスで形成されます。
「経験 → 振り返り → 修正 → 判断精度向上」
つまり判断力とは、経験を通じて育つ能力なのです。
AI時代に残る仕事は「判断」
AIが得意なのは、- 知識処理
- パターン適用
- 手順作業
です。
一方でAIが苦手なのは、
- 優先順位の判断
- リスクの取り方
- 価値の選択
- 不確実な状況での意思決定
です。つまり、
AI時代に人間に残る仕事は、判断が必要な仕事になります。
人材育成は「教育」から「経験設計」へ
しかし判断は、教えることができない能力です。そのため企業には、判断経験が生まれる仕事を設計する取り組みが必要になります。
つまり人材育成は、
「知識教育 から 判断経験の設計」へと変わる必要があります。
判断できる人は、働き方改革が定着した組織では自然には育ちません。
効率化や標準化によって、仕事の中で判断する機会が減っているからです。
判断経験が生まれる仕事を設計した組織で生まれます。
こうした背景から当社では、AI時代に企業競争力を左右する「判断できる人材」を増やすため、
判断経験設計プロジェクトベースドラーニングを提供開始しました。
本プログラムは、顧客接点やストック改修など、状況ごとに判断が求められる仕事を担うリーダーが、自らの仕事の中に判断経験を意図的に設計し、実践と振り返りを通じてメンバーの判断力を育てる実践型プログラムです。多くの管理職が直面している状況
多くの企業で、次のような状況が生まれています。
- 顧客対応やプロジェクトで状況が変わるたびに担当者が判断に迷う
- 若手に仕事を任せたいが、判断経験が少なく任せきれない
- マニュアルでは対応できない案件が増えている
- AIやITによって業務効率は上がったが、人材の判断力が育っていない
その結果、リーダー自身が判断を引き取ることが増え、
- 判断が上司に集中する
- 現場の成長が止まる
- 組織としての判断力が高まらない
という状態が生まれます。
多くの管理職が、
「部下が判断できないから任せられない
任せられないから判断経験が増えない」
という循環に悩んでいます。
AI時代に起きている構造変化
企業ではこれまで、
- 業務の標準化
- マニュアル化
- IT化
- 働き方改革による効率化
が進められてきました。これらは企業にとって重要な取り組みでした。
しかしその結果、仕事は、「状況ごとに考える仕事から前例を適用する仕事へと変化しました。そこに生成AIが加わり、知識として教えられる仕事は急速に自動化されつつあります。
一方で企業の現場では、状況ごとに判断が必要な仕事が増えています。つまり現在、多くの企業では、判断が重要になっているのに、判断経験が生まれにくい仕事構造が生まれています。
判断は教育では育たない
企業の教育の多くは知識教育です。例えば、
- 商品知識
- プレゼン
- 業務手順
- システム操作
などは、「知識 → 説明 → 再現」という形で伝えることができます。
しかし判断はこれとは本質的に異なります。判断とは、
- 何を優先するのか
- どのリスクを取るのか
- どの価値を重視するのか
- どのタイミングで決めるのか
を状況ごとに決める行為です。つまり、唯一の正解が存在しません。そのため判断は、知識として教えることができない能力なのです。判断経験が生まれる仕事を設計することが人材育成の鍵になります。
このプログラムが特に効果を発揮する企業
本プログラムは、特に次のような企業で導入が進んでいます。
- 顧客ごとに対応が変わるビジネス
- 案件ごとに状況が変わるプロジェクト型業務
- 顧客接点での判断が重要な企業
- ストック型ビジネス（継続顧客・保守・改修など）
- マニュアルでは対応できない仕事が多い企業
こうした企業では、現場の判断力がそのまま企業競争力になります。
判断経験設計プロジェクトベースドラーニング
本プログラムでは、単なる研修ではなく、実際の仕事の中に判断経験を組み込みます。具体的には、
- 判断が必要な仕事を整理
- 判断が止まる構造を診断
- 経験すべき判断を設計
- 実務プロジェクトで実践
というプロセスを通じて、現場の仕事そのものを学習の場に変えます。
導入によって生まれる変化
この取り組みによって、組織では次の変化が生まれます。
つまり、「上司に判断が集まる組織」から「現場で判断できる組織」へ変えていく取り組みです。
AI時代に企業競争力を左右するのは、「判断できる人材」です。
しかし判断は、教育では育ちません。判断経験が生まれる仕事を設計した組織で育ちます。
そのため企業には、人材育成を「教育」から「経験設計」へ転換する取り組みが求められています。
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■ 会社概要
リクエスト株式会社コーポレートサイト：https://requestgroup.jp
会社案内：https://requestgroup.jp/corporateprofile
代表取締役 甲畑智康：https://requestgroup.jp/profile
E-mail：[email protected]
リクエスト株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：甲畑智康）は「より善くを目的に」を掲げ、33.8万人の働く人のデータに基づいた 組織行動科学(R) を基盤に、7つの研究機関が980社を支援している企業です。
組織行動科学(R)は組織で働く私達の思考と行動が「なぜ起こり」「なぜ続くのか」を事業環境と経験から解明し、より善く再現する手段です。
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